基于冲击能量的非线性刚度线性等效方法何斌 刘建湖(中国船舶科学研究中心，江苏 无锡 214082)摘要：DDAM 是舰船设备抗冲击计算的主要手段，基于模态理论和冲击谱方法，简单易算，方便实用，被世界上各主要海军国家广泛使用，然而其主要缺陷是在计算过程中无法考虑系统的非线性特性。目前的舰船上大量使用隔振缓冲元件来降低辐射噪声和提高抗冲击能力，系统在冲击作用下，隔振缓冲元件会表现出刚度硬化或软化特性，...

Norm在matlab中是用来计算向量或矩阵的范数的函数，范数是用来衡量向量或矩阵大小的一种方式。在matlab中，可以使用norm函数来计算不同类型的范数，比如欧几里得范数、Frobenius范数等。本文将介绍norm函数在matlab中的使用方法和一些常见的范数计算示例。1. 欧几里得范数欧几里得范数是向量的长度，也可以理解为向量的模。在matlab中，可以使用norm函数来计算欧几里得范数。...

《数值代数》教学大纲                                (学时50+计算实习学时16)一、课程简述数值代数课程在本科生阶段“数学分析”和“高等代数”的基础上，进一步深入学习和理解与实际应用密切相关的矩阵的理论知...

l2 h2 范数 -回复什么是[l2 h2 范数]？[l2 h2 范数]指的是一种范数的计算方式，用于量化向量的大小。在数学中，范数是一个函数，用于将向量映射到非负的实数上，它代表向量的长度或大小。范数具有一些重要的性质，因此被广泛应用于线性代数、函数空间以及其他数学领域。在计算机科学和机器学习中，范数也被用于衡量模型的复杂度和正则化。[l2 h2 范数]是一种常见的范数计算方式，也称为欧氏范数。...

sherman-morrison-woodbury公式Sherman-Morrison-Woodbury (SMW)公式是一种常用于矩阵计算中的重要公式。它可以用来计算矩阵的逆、特征值和特征向量等。这个公式的重要性在于它提供了一种有效的方法来计算矩阵的逆，可以大大减少计算的时间和空间复杂度。本文将介绍关于SMW公式的背景、原理以及具体的计算过程。背景：在线性代数中，矩阵的逆是一个重要的概念。矩阵的...

4阶行列式降阶3阶例题一、引言在线性代数中，行列式是一个重要的数学概念。在实际问题中，我们常常会遇到高阶行列式，如4阶行列式。然而，当我们只需要使用低阶行列式（如3阶行列式）时，可以通过降阶的方式来简化问题。本文将介绍如何将4阶行列式降阶为3阶行列式，以及相关的计算方法和实例。二、4阶行列式降阶为3阶行列式的原理1.行列式的定义和性质  行列式是一个数学符号，表示一个方阵的代数乘积。对...

数据降维与特征选择方法在人工智能中的应用人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的科学。在AI的研究和应用中，数据降维与特征选择方法起到了至关重要的作用。数据降维是指通过保留原始数据中最重要的信息，将高维数据转化为低维表示；而特征选择是指从原始特征集合中选择最具代表性和重要性的特征子集。本文将从理论与实践两个方面探讨数据降维与特征...

a—b的范数 -回复范数是函数空间中的一种度量，可以衡量向量的大小。在数学中，我们经常用范数来衡量向量的大小和距离。本文将以"[a—b的范数]"为主题，分步回答有关范数的问题，从基本概念到具体应用，逐步展开，详细解释。第一步：引言范数是衡量向量大小的一种度量方式。在数学中，我们通常使用范数来衡量向量的大小和距离。范数不仅在线性代数中有重要的应用，而且在统计学、机器学习和信号处理等领域也扮演着重要角...

神经网络中的稀疏性与效率一个人的大脑是由大量的神经元和突触组成，这些神经元和突触之间形成了非常复杂的网络。因此，人类的大脑能够高效地处理信息，并执行各种复杂任务。如何让计算机学习类似人脑的功能一直是人工智能领域的一个重点研究方向。神经网络是人工智能的一种重要技术，它通过模拟人脑的神经元和突触之间的连接，来实现学习和决策功能。在神经网络的实现中，稀疏性是一个非常重要的概念，它可以大大提高神经网络的效...

斐波那契数列是一个非常经典的数学问题，也是编程领域经常使用的一个案例。希望通过本文的探讨和分析，不仅能够深入了解斐波那契数列的概念，更能掌握如何使用汇编语言编写程序来计算和输出斐波那契数列的前20个值。1. 斐波那契数列的概念在开始讨论如何编写程序来计算并输出斐波那契数列前20个值之前，我们首先需要对斐波那契数列的概念进行全面的理解和回顾。斐波那契数列是指这样一个数列：0、1、1、2、3、5、8、...

问题：输出1000以内所有的完数，并输出其所有的因子。完数的定义如下：一个数的所有因子（除其自身）之和恰好等于其自身。分析：问题的关键为求解一个数的所有因子，并求其和。假设当前的数m，计算其因子的过程，为遍历从1到 m-1所有的数，并判定是否可以整除m。数据要求问题中的常量：#define N 1000        /*完数求解范围*/问题的输入：无问题...

java计算阶乘并输出算式    Java作为目前比较流行的编程语言之一，常常被用于大型软件系统的开发，而阶乘计算也是一个比较基础的算法，学习Java编程的初学者都需要了解这个算法，本文就将围绕Java计算阶乘并输出算式，为大家详细地讲解一下。    1. 程序结构分析    在我们开始编写Java程序之前，我们首先要理解阶乘的计算规则。...

1.在屏幕上显示一个短句“Programming in C is fun!”2.输入整数a和b，计算并输出a、b的和与差。例：括号内为说明。输入2 -8输出-6 10 (和为6，差为10)3.输入1个实数x，计算并输出其平方根（保留1位小数）。例：输入17输出4.14.输入华氏温度f，计算并输出相应的摄氏温度c(保留2位小数)。c = 5/9(f-32).例：括号内是说明输入17.2 (华氏温度)...

1求1~108所有整数的平方和并输出结果。#4257541.求1~108所有整数的平方和并输出结果。#425754 2.求1~135的平方根的和并输出结果。(保留小数点两位)#1051.31 +1/99-1/100的值(按四舍五入方式精确到小数点后4位)3.求s=1-1/2+1/3-1/4+1/5-1/6+…#0.6882 4.求[351,432]之间所有既不能被3整除,又不能被8整除的整数的和。...

题目内容： 编写程序，输入任意正数，计算并输出其平方根。 提示：开平方使用函数sqrt…    以下是使用Python编写的程序：    ```python    import math    num = float(input("请输入一个正数："sqrt_num = math.sqrt(num)并输出 ...

从键盘输入3个整数作为一个三角形的3条边长并保存到3个变量abc中计算并输出该要判断输入的三个整数是否能构成一个三角形，需要满足两个条件：1.任意两边之和大于第三边；2.任意两边之差小于第三边。首先，我们可以使用input(函数从键盘输入三个整数，并将其保存到变量a, b, c中：```pythona = int(input("请输入第一条边的长度："))b = int(input("请输入第二条...

c语言定义子函数,计算并输出500以内最大的10个能被13或17整除的自然数之和以下是使用C语言定义子函数，计算并输出500以内最大的10个能被13或17整除的自然数之和的示例代码：```c#include <stdio.h>// 计算能被13或17整除的数之和int sum_divisible(int n) {    int sum = 0;  &nbs...

矩阵的解析矩阵分解是最近⼏年⽐较⽕的算法，经过kddcup和netflix⽐赛的多⼈多次检验，矩阵分解可以带来更好的结果，⽽且可以充分地考虑各种因素的影响，有⾮常好的扩展性，因为要考虑多种因素的综合作⽤，往往需要构造cost function 来将矩阵分解问题转化为优化问题，根据要考虑的因素为优化问题添加constraints，然后通过迭代的⽅法进⾏矩阵分解，原来评分矩阵中的missing vla...

QR分解从矩阵分解的⾓度来看，LU和Cholesky分解⽬标在于将矩阵转化为三⾓矩阵的乘积，所以在LAPACK种对应的名称是trf（Triangular Factorization）。QR分解的⽬的在于将矩阵转化成正交矩阵和上三⾓矩阵的乘积，对应的分解公式是A=Q*R。正交矩阵有很多良好的性质，⽐如矩阵的逆和矩阵的转置相同，任意⼀个向量和正交矩阵的乘积不改变向量的2范数等等。QR分解可以⽤于求解线...

补充4  随机化算法z理解产生伪随机数的算法z掌握数值随机化算法的设计思想z掌握蒙特卡罗算法的设计思想z掌握拉斯维加斯算法的设计思想z掌握舍伍德算法的设计思想Sch4-1 方法概述Sch4-1Sch4-1Sch4-1 方法概述z定义：是一个概率图灵机。也就是在算法中引入随机因素，即通过随机数选择算法的下一步操作。三要素：输入实例z三要素：输入实例、随机源和停止准则。z特点：简单、快速和易...

R语言转移概率矩阵介绍一、R语言概述R语言是一种高级编程语言，主要用于统计计算和数据可视化。它具有丰富的统计函数库和灵活的数据处理能力，使得数据分析、机器学习、数据挖掘等领域的研究者广泛使用R语言。二、转移概率矩阵转移概率矩阵是描述系统状态转移的矩阵，其中每个元素表示从某一状态转移到另一状态的概率。在R语言中，可以使用多种方法创建和操作转移概率矩阵。三、创建转移概率矩阵在R语言中，可以使用`mat...

随机矩阵理论的计算复杂性随机矩阵理论是研究随机矩阵的性质和行为的数学分支。它在诸多领域中有广泛的应用，包括统计物理、金融数学、通信工程等。本文将重点讨论随机矩阵理论中的计算复杂性问题。一、简介随机矩阵是由随机变量构成的矩阵，其元素的取值具有随机性。随机矩阵理论的计算复杂性主要关注以下几个方面：1. 期望值的计算对于一个随机矩阵，往往需要计算其期望值，即所有可能取值的加权平均值。而计算期望值通常需要...

分块矩阵的定义及应用分块矩阵，也称为块矩阵或子矩阵，是由多个小矩阵按照一定规则排列所组成的矩阵。它的特点是矩阵中的各个元素被分成了若干个块，每个块是一个分离的矩阵。分块矩阵的形式可以写为：A = [A11 A12 ... A1m    A21 A22 ... A2m    ... ... ... ...    An1 An2 ......

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书正则化一个5 5随机矩阵(10)申请公布号 CN 114218875 A(43)申请公布日 2022.03.22(21)申请号 CN202111517186.4(22)申请日 2021.12.08(71)申请人 南京航空航天大学    地址 211106 江苏省南京市江宁区将军大道29号(72)发明人 刘学军 丁子元 吕...

layernorm反向传播公式LayerNorm是一种常用的神经网络正则化方法，它可以对神经网络的输出进行归一化，从而提高网络的鲁棒性和泛化能力。在神经网络的反向传播过程中，需要计算LayerNorm的梯度，以便更新网络参数。下面是LayerNorm的反向传播公式。设$x$为输入向量，$y$为LayerNorm的输出向量，$w$为LayerNorm的权重向量，$b$为LayerNorm的偏置向量，...

波束赋形gob算法matlab波束赋形（Gob Algorithm）是一种常用的无源波束赋形算法，通过调整阵元上的加权系数，使得阵列的方向性增强。以下是一个用MATLAB实现的波束赋形的示例代码：matlabfunction [w] = gobAlgorithm(theta, arraySpacing, N)    % theta：波束指向角度    % a...

cudnnbatchnormalizationforwardtraining 计算过程 解释说明1. 引言  1.1 概述      本文将详细介绍cudnnbatchnormalizationforwardtraining计算过程，并解释其相关原理和应用。批量归一化是一种常用的神经网络优化技术，通过对输入数据进行标准化处理，能够加快神经网络的训练速度并提...

归⼀化⽹络的激活函数（Normalizingactivationsinanetwork）1.1 归⼀化⽹络的激活函数（Normalizing activations in a network）正则化 归一化在深度学习兴起后，最重要的⼀个思想是它的⼀种算法，叫做Batch 归⼀化，Batch归⼀化会使你的参数搜索问题变得很容易，使神经⽹络对超参数的选择更加稳定，超参数的范围会更加庞⼤，⼯作效果也很好...

一、 算法背景及意义归一化互相关匹配算法（Normalized Cross-Correlation，NCC）是一种图像处理和模式识别中常用的算法。该算法可以用于图像匹配、物体检测、目标跟踪等领域。其主要思想是通过对两幅图像进行相关性计算，出它们之间的相似度，从而进行匹配或识别目标。二、 算法原理1. 数据归一化在归一化互相关匹配算法中，首先需要对输入的图像数据进行归一化处理。归一化是将数据缩放到...

归一化百科名片归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。 在多种计算中都经常用到这种方法。定义  归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。简化计算，缩小量值的有效办法。例如，滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后，频率都是截止频率的相对值，没有了量纲。阻抗以电源内阻作归一化后，各个阻抗都成了一种相对阻抗值，“欧姆...